Ba mẫu flagship mới cho thị trường Trung Quốc — Qwen 3.5 của Alibaba Group, MiniMax M2.5 của MiniMax, và GLM-5 của Zhipu AI — được công bố cách nhau chỉ vài tuần và theo đuổi những đánh đổi khác nhau. Qwen 3.5 tập trung vào năng lực đa phương thức mang tính tác tử (agentic) ở quy mô thưa rất lớn và tuyên bố có lợi thế hiệu quả chi phí đáng kể; MiniMax M2.5 nhấn mạnh năng suất thực tế cân bằng (đặc biệt là coding) với chi phí phục vụ thấp hơn; còn GLM-5 hướng tới trở thành mô hình open-weights hàng đầu về suy luận, coding và tác tử, được thiết kế để chạy trên chip sản xuất trong nước. Việc lựa chọn “cái nào tốt hơn” phụ thuộc rất nhiều vào mục tiêu của bạn: triển khai tác tử ở quy mô doanh nghiệp lớn (Qwen), năng suất nhà phát triển và nhạy cảm chi phí (MiniMax), hay nghiên cứu / cộng đồng mã nguồn mở và tính minh bạch (GLM).
Qwen 3.5, MiniMax M2.5, GLM-5 của Zhipu là gì?
Qwen 3.5 — là gì?
Qwen 3.5 là dòng mô hình đa phương thức open-weight thế hệ 2026 của Alibaba (đáng chú ý là biến thể Qwen-3.5-397B) được tiếp thị cho khối lượng công việc mang tính “tác tử” — tức các mô hình có thể suy luận với công cụ, tương tác với GUI và hành động trên đầu vào văn bản, hình ảnh và video. Alibaba định vị Qwen 3.5 là mô hình lai thưa/dày cung cấp hiệu năng đa phương thức và tác tử cao với chi phí trên mỗi token thấp hơn nhiều so với nhiều mô hình đóng phương Tây. Thời điểm ra mắt trùng Đêm Giao thừa Âm lịch Trung Quốc, báo hiệu bước đi quyết liệt về sản phẩm và giá.
Thông số và tuyên bố đã công bố chính:
- Lớp tham số: ~397B tổng với chiến lược định tuyến Mixture-of-Experts (MoE) thưa, và số tham số kích hoạt hiệu dụng thấp hơn nhiều trong nhiều ca suy luận.
- Đa phương thức: Huấn luyện gốc thị giác + văn bản; hỗ trợ hình ảnh và suy luận video mở rộng.
- Cửa sổ ngữ cảnh / văn bản dài: Các biến thể nền tảng Qwen (Plus) quảng bá cửa sổ ngữ cảnh rất dài (mục tiêu hàng trăm nghìn tới gần một triệu token trên các gói hosted).
- Đề xuất kinh doanh: Hành động tác tử (tương tác GUI ứng dụng), chi phí mỗi token thấp, và benchmark mạnh so với các phiên bản Qwen trước đây và một số tuyên bố của đối thủ.
MiniMax M2.5 — là gì?
MiniMax M2.5 là bản phát hành mới nhất từ đội MiniMax (một phòng thí nghiệm/startup AI độc lập), định vị như một mô hình thực dụng, tính hữu dụng cao, tối ưu cho coding, sử dụng công cụ mang tính tác tử và quy trình năng suất. MiniMax nhấn mạnh tinh chỉnh dựa trên học tăng cường và RLHF theo tác vụ thực tế để cải thiện hiệu năng tác tử trong môi trường sản xuất.
Thông số và tuyên bố đã công bố chính:
- Trọng tâm: coding (nhiệm vụ SWE), điều phối công cụ tác tử, và tự động hóa tìm kiếm/văn phòng.
- Benchmark tuyên bố: điểm cao trên SWE-Bench Verified, Multi-SWE và các bài kiểm thử tác tử kiểu BrowseComp (số liệu nhà cung cấp báo cáo 80,2% SWE-Bench Verified; 76,3% trong bộ BrowseComp ở một số lần chạy công bố).
- Độ mở: MiniMax đã phát hành trọng số mô hình và cung cấp truy cập qua các ngăn xếp suy luận và kho phổ biến (vd., Ollama).
GLM-5 của Zhipu — là gì?
GLM-5 là bản phát hành flagship từ Zhipu (Z.AI / Zhipu AI), tiếp nối nhịp cập nhật nhanh GLM-4.x. GLM-5 nhắm tới một mô hình open-weight năng lực rộng, nhấn mạnh coding, suy luận, chuỗi tác tử, và tương thích phần cứng nội địa (được huấn luyện và tối ưu trên các tăng tốc do Trung Quốc sản xuất như Huawei Ascend và Kunlunxin). Zhipu định vị GLM-5 là hàng đầu trong số mô hình mở trên nhiều benchmark học thuật công khai.
Bảng so sánh trực diện
| Khía cạnh | Qwen-3.5 | GLM-5 (Zhipu) | MiniMax M2.5 |
|---|---|---|---|
| Thời điểm phát hành | Đêm Giao thừa Âm lịch 2026 (open weights cho các biến thể). | Đầu tháng 2/2026; mô hình mở với nhấn mạnh phần cứng nội địa. | Cập nhật tháng 2/2026; M2.5 tập trung vào tốc độ tác tử và SWE-bench. |
| Thế mạnh cốt lõi | Tác tử đa phương thức bản địa + hiệu quả thông lượng. | Mạnh về coding + tính năng tác tử; nhấn mạnh ngăn xếp chip nội địa. | Tốc độ tác tử thực tế, heuristic phân rã nhiệm vụ, độ trễ thấp. |
| Vị thế benchmark | Top đầu trên bảng xếp hạng mở; tuyên bố của nhà cung cấp so với SOTA đóng. | Tuyên bố thắng Gemini 3 Pro và một số mô hình đóng trên các bài kiểm thử chọn lọc. | Tốc độ xuất sắc; độ chính xác cạnh tranh, chi phí mỗi tác vụ thấp hơn ở một số test cộng đồng. |
| Triển khai & phần cứng | Open weights → lựa chọn hạ tầng linh hoạt; giải mã được tối ưu. | Thiết kế/huấn luyện với chip nội địa (Huawei Ascend, Kunlunxin) và chú trọng chủ quyền. | Ngăn xếp runtime tối ưu; nhấn mạnh thông lượng trên SWE-bench. |
| Hệ sinh thái | Alibaba Cloud + cộng đồng qua open weights. | Hệ sinh thái Zhipu + niêm yết tại HK; hướng tới mở rộng trong nước & quốc tế. | Sản phẩm & dịch vụ tốc độ tập trung; hợp tác thương mại. |
Diễn giải: Ba mô hình này có các phân khúc cạnh tranh chồng lấn nhưng khác biệt. Qwen-3.5 được định vị là tác tử đa phương thức năng lực rộng với hiệu quả hạ tầng và open weights. GLM-5 đưa ra các tuyên bố mạnh về coding và tác tử với trọng tâm chuỗi cung ứng phần cứng nội địa. MiniMax M2.5 nhấn mạnh tốc độ runtime và kỹ thuật cho tác vụ tác tử trong sản xuất.
Qwen 3.5 vs Minimax M2.5 vs GLM 5: So sánh kiến trúc
Khác biệt kiến trúc ảnh hưởng mạnh đến hiệu năng trên các tác vụ như suy luận, coding, quy trình tác tử và hiểu đa phương thức.
Dưới đây là so sánh song song các đặc trưng kiến trúc lõi:
| Tính năng | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Tổng tham số | ~397 B | ~230 B | ~744 B |
| Kích hoạt (Suy luận) | ~17 B | ~10 B | ~40 B |
| Loại kiến trúc | MoE thưa + Gated Delta (chú ý lai) | MoE thưa | MoE thưa + DeepSeek Sparse Attention |
| Hỗ trợ ngữ cảnh | Tối đa ~1 M token | Tối đa ~205 K token | ~200 K token |
| Đa phương thức | Có (bản địa văn bản + hình ảnh + video) | Giới hạn, thiên về văn bản nhưng ngữ cảnh mở rộng | Có (văn bản + đa phương thức tiềm năng qua tích hợp) |
| Tối ưu hóa chính | Hiệu quả tác tử & tác vụ đa phương thức | Hiệu năng chu kỳ trong quy trình thực tiễn | Suy luận dài hạn & kỹ thuật hóa quy trình |
Diễn giải:
- Thiết kế của Qwen 3.5 tập trung vào cả quy mô và hiệu quả qua kiến trúc thưa lai, cho phép cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ và đầu ra đa phương thức phong phú.
- MiniMax M2.5 ưu tiên suy luận hiệu quả và năng suất hiện tại, đạt chi phí tính toán thấp hơn và gọi công cụ nhanh hơn, quan trọng với tác vụ tác tử thực tế.
- Quy mô lớn của GLM 5 và số tham số kích hoạt rộng hướng tới cạnh tranh trên benchmark và tác vụ nhiều bước, có thể tiệm cận đối thủ đóng.
Qwen 3.5 — lai thưa/dày, hạ tầng tác tử
- Ý tưởng lõi: Qwen 3.5 dùng độ thưa kiểu MoE (Mixture-of-Experts) kết hợp định tuyến dày cho token đa phương thức. Điều này cho tổng tham số cao (vd., ~397B) nhưng chỉ kích hoạt một tập con tham số trong suy luận — giảm chi phí tính toán và bộ nhớ cho yêu cầu phổ biến.
- Hệ quả: Dung lượng biểu diễn lớn cho tri thức + hòa trộn phương thức, với kiểm soát chi phí suy luận. Phù hợp ngữ cảnh dài và khối lượng đa phương thức nặng nếu hạ tầng hosting hỗ trợ kernel thưa.
MiniMax M2.5 — RL tối ưu theo tác vụ + backbone gọn
- Ý tưởng lõi: MiniMax nhấn mạnh huấn luyện qua RLHF/RL trong môi trường và tinh chỉnh cho sử dụng công cụ. M2.5 có vẻ ưu tiên backbone dày nhưng hiệu quả, tinh chỉnh cho coding và chuỗi tác tử.
- Hệ quả: Ít tập trung vào quy mô tham số cực lớn; chú trọng căn chỉnh hành vi, ergonomics cho nhà phát triển, và độ tin cậy tác tử. Thường cho hành vi tác tử thực tế tốt hơn tính theo chi phí trên mỗi đơn vị tính cho quy trình coding.
GLM-5 — kiến trúc dày với kỹ thuật hóa cho thông lượng
- Ý tưởng lõi: GLM-5 là mô hình dày lớn tối ưu cho thông lượng huấn luyện và các vòng hậu huấn luyện gia tăng dùng hạ tầng RL bất đồng bộ (được báo cáo là “slime” trong một số thẻ mô hình). Zhipu cũng tối ưu rõ ràng cho ngăn xếp tăng tốc nội địa.
- Hệ quả: Hiệu năng tổng quát mạnh về suy luận và coding, với lựa chọn kỹ thuật nhằm tăng tốc vòng lặp và tương thích hệ sinh thái silicon Trung Quốc.
Họ so sánh trên benchmark thế nào?
Benchmark chéo trực tiếp giúp đánh giá hiệu năng trên các năng lực cốt lõi như suy luận, coding và hiểu toàn diện.
Dưới đây là các kết quả được báo cáo chính kèm ngữ cảnh.
Lập luận & Kiến thức tổng thể
| Benchmark | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 | Ghi chú |
|---|---|---|---|---|
| MMLU-Pro / Knowledge | Được báo cáo cao | Chưa có số liệu công khai lớn | Được tuyên bố mạnh | Qwen 3.5 tuyên bố suy luận mạnh trong báo cáo nội bộ. |
| Multi-Step Reasoning | Tuyên bố tác tử mạnh | Quy trình tác tử tốt | Mạnh | GLM 5 tập trung vào tác vụ dài hạn. |
| SWE Bench Verified (Coding) | N/A công khai | ~80,2% | GLM 5 cạnh tranh | M2.5 đạt ~80,2% trên SWE-Bench Verified. |
Quy trình tác tử & Coding
- MiniMax M2.5 có benchmark coding thực tế mạnh với 80,2% trên SWE-Bench Verified và quản lý tác vụ nhiều bước vững.
- GLM 5 được báo cáo tiệm cận các lãnh đạo đóng và vượt một số benchmark như Gemini 3 Pro trên một số chỉ số về coding và tác tử.
- Qwen 3.5 được nhiều nơi báo cáo hiệu năng ngang hàng với mô hình đóng top như Gemini 3 Pro và GPT-5.2, dù bảng benchmark bên thứ ba toàn diện vẫn đang xuất hiện.
Hiệu năng đa phương thức
| Miền tác vụ | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Hình ảnh + Văn bản | Có | Giới hạn | Có thể qua hệ sinh thái |
| Hiểu video | Có | Không | Có thể tích hợp |
| Suy luận ngữ cảnh dài | Xuất sắc (~1M token) | Cao nhưng thấp hơn | Cao (~200K token) |
Tổng thể, hỗ trợ đa phương thức và cửa sổ ngữ cảnh mở rộng của Qwen 3.5 đem lại lợi thế tiềm năng trong hội thoại dài, hiểu video và tác vụ tác tử đòi hỏi ngữ cảnh duy trì.
Benchmark và nơi mỗi mô hình tỏa sáng:
- Qwen3.5: xuất sắc ở tác vụ tác tử đa phương thức (VITA, BFCL, TAU2), mạnh về hiểu tài liệu/video đa phương thức và cạnh tranh trong coding và suy luận tổng quát. Lợi thế kinh doanh của Qwen là tích hợp trơn tru vào hệ sinh thái Alibaba và chiến lược sản phẩm nhấn mạnh thương mại và công cụ kích hoạt bởi tác tử.
- MiniMax M2.5: đặt trọng tâm vào chi phí và thông lượng với hiệu năng thực dụng, vững trên tác vụ tác tử; lợi thế là kinh tế cho vòng lặp tác tử khối lượng lớn. Ảnh chụp rebench độc lập cho thấy MiniMax cạnh tranh trên chỉ số năng suất nhưng không nhất thiết dẫn đầu tuyệt đối ở mọi leaderboard học thuật.
- GLM-5 (Zhipu): nổi bật trên bộ coding và SWE (SWE-bench Verified ~77,8, Terminal-Bench ~56,2), với cửa sổ ngữ cảnh rất lớn và hiệu năng open-weight mạnh — GLM-5 có khả năng là lựa chọn open-weight hàng đầu cho tác vụ coding/kỹ thuật nặng vào đầu tháng 2/2026.
Khuyến nghị thực tiễn
Nếu khối lượng công việc chính của bạn là phối hợp tác tử đa phương thức (gọi công cụ, tự động hóa GUI, tài liệu đa phương thức, tích hợp tác tử thương mại điện tử), Qwen3.5 là một trong những lựa chọn tốt nhất và có lợi thế nền tảng tại châu Á. Nếu bạn cần mô hình kỹ sư coding open-weight tốt nhất, GLM-5 hiện có vẻ mạnh hơn trên benchmark coding hướng nhà phát triển. Nếu chi phí/thông lượng là ràng buộc lớn nhất cho vòng lặp tác tử khổng lồ, MiniMax M2.5 là lựa chọn giá trị rõ ràng. Hãy dùng phương án lai, chọn mô hình phù hợp cho từng thành phần (vd., GLM-5 cho sinh mã nặng, Qwen3.5 cho điều phối tác tử đa phương thức front-end, Minimax M2.5 cho vòng lặp tác tử khối lượng lớn, độ trễ thấp).
Vậy — cái nào tốt hơn: Qwen 3.5, MiniMax M2.5, hay GLM-5?
Câu trả lời ngắn
Không có một mô hình “tốt hơn” duy nhất — mỗi mô hình dẫn đầu ở trục khác nhau:
- Qwen 3.5: ứng viên tốt nhất cho ứng dụng tác tử đa phương thức và triển khai quy mô lớn nhạy cảm chi phí (giá nhà cung cấp mạnh và trọng tâm thị giác + hành động bản địa).
- MiniMax M2.5: tốt nhất cho coding và chuỗi công cụ tác tử thực tiễn nơi ergonomics cho nhà phát triển và benchmark coding thực tế quan trọng.
- GLM-5: tổng quát mô hình mở tốt nhất, đặc biệt hấp dẫn cho triển khai tại Trung Quốc và tổ chức coi trọng tương thích phần cứng nội địa và linh hoạt open-weight.
So sánh năng lực thực tế
Ngoài điểm benchmark, giá trị thực tế phụ thuộc vào việc mô hình thực hiện các tác vụ doanh nghiệp và nhà phát triển cần như coding, suy luận, xử lý đầu vào đa phương thức và thực thi chuỗi suy nghĩ.
Dưới đây là tóm tắt điểm mạnh tương đối và tình huống sử dụng điển hình:
| Năng lực | Qwen 3.5 | MiniMax M2.5 | GLM 5 |
|---|---|---|---|
| Suy luận tổng quát | Xuất sắc | Mạnh | Rất mạnh |
| Coding & Công cụ dev | Cao | Tốt nhất trong nhóm mô hình mở | Rất mạnh |
| Đa phương thức (thị giác/video) | Hỗ trợ bản địa | Giới hạn | Mức vừa |
| Quy trình tác tử | Xuất sắc | Rất tốt | Xuất sắc |
| Công việc ngữ cảnh dài | Dẫn đầu (1M token) | Cao | Cao (200K) |
| Tốc độ & chi phí suy luận | Trung bình | Dẫn đầu (nhanh & rẻ) | Cao hơn & chậm hơn |
Điểm then chốt:
- MiniMax M2.5 tỏa sáng cho quy trình sản xuất — nhanh, rẻ, và rất cạnh tranh ở benchmark coding và tác tử.
- Qwen 3.5 xuất sắc ở hiểu sâu đa phương thức và ngữ cảnh rất dài, thiết yếu cho tác vụ nghiên cứu phức tạp.
- GLM 5 cho thấy suy luận tác tử mạnh phù hợp tác vụ kỹ thuật doanh nghiệp.
So sánh giá và chi phí
Hiệu quả chi phí là khác biệt lớn cho doanh nghiệp — đặc biệt với người dùng khối lượng cao.
| Mô hình | Giá đầu vào (xấp xỉ) | Giá đầu ra (xấp xỉ) | Ghi chú |
|---|---|---|---|
| Qwen 3.5 | Tương đương | Chi phí mỗi token rất thấp (báo cáo). | |
| MiniMax M2.5 | ~$0,30 / 1M token (đầu vào) | ~$1,20 / 1M token | Hiệu quả chi phí đáng kể. |
| GLM 5 | ~$1,00 / 1M token | ~$3,20 / 1M token | Cao hơn nhưng vẫn cạnh tranh. |
Diễn giải:
- MiniMax M2.5 dẫn đầu về hiệu quả giá trên mỗi triệu token, hấp dẫn cho triển khai khối lượng lớn.
- Giá của Qwen 3.5 thấp hơn nhiều đối thủ lớn, gồm cả mô hình đóng và một số mô hình mở.
- GLM 5 có chi phí token cao hơn nhưng có thể bù bằng hiệu năng tác tử dài hạn và năng lực kỹ thuật.
CometAPI hiện tích hợp cả ba mô hình này, và giá API của họ luôn được chiết khấu. Nếu bạn không muốn đổi nhà cung cấp và thích nghi với các chiến lược định giá khác nhau, CometAPI là lựa chọn tốt nhất. Chỉ cần một key để truy cập theo định dạng chat.
Kết luận
Trong bối cảnh đầu 2026, Qwen 3.5, MiniMax M2.5 và GLM 5 đều là mô hình hấp dẫn với điểm mạnh khác biệt. Cả ba cho thấy sự tiến hóa liên tục của AI open-weight hiệu năng cao:
- Qwen 3.5 dẫn đầu ở suy luận đa phương thức, ngữ cảnh dài và hỗ trợ đa ngôn ngữ toàn cầu.
- MiniMax M2.5 thúc đẩy năng suất thực tế và quy trình tác tử hiệu quả.
- GLM 5 mở rộng tới các tác vụ kỹ thuật nặng với cơ sở tham số kích hoạt lớn.
Chọn mô hình đúng phụ thuộc vào yêu cầu chính xác của dự án — liệu đó là khả năng xử lý suy luận đa phương thức, hiệu năng coding, quy mô ngữ cảnh, hay hiệu quả chi phí.
Nhà phát triển có thể truy cập Qwen 3.5 API, MiniMax M2.5 và GLM-5 (Zhipu) qua CometAPI ngay bây giờ. Để bắt đầu, hãy khám phá năng lực mô hình trong Playground và tham khảo API guide để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, hãy đảm bảo bạn đã đăng nhập CometAPI và lấy API key. CometAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng bắt đầu? → Đăng ký Qwen-3.5 ngay hôm nay!
Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!